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多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建
1
作者
王植
王坤
王梦晴
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1178-1184,共7页
针对现有遥感影像超分辨率重建算法,在处理复杂场景时,存在无法充分提取和利用特征,且计算复杂度高的问题,提出一种多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建网络模型.该模型引入了多尺度残差Swin Transformer模块,在充分提取...
针对现有遥感影像超分辨率重建算法,在处理复杂场景时,存在无法充分提取和利用特征,且计算复杂度高的问题,提出一种多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建网络模型.该模型引入了多尺度残差Swin Transformer模块,在充分提取特征的同时,减少用于提取浅层特征的模块冗余;建立了一个特征细化融合模块,可以充分提取图像特征来提高网络性能.基于UC Merced Land Use公开数据集进行实验,结果表明:提出的模型所需参数数量仅为目前主流超分辨率重建方法 EDSR模型的61.6%,重建结果在不同尺度下的峰值信噪比和结构相似度相对EDSR分别平均提高了0.82 dB和0.024.通过对比分析,证明本文提出的模型在提高图像质量的同时,有效地减少了网络参数冗余,可明显提高重建图像质量,满足高分辨率遥感影像处理需要.
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关键词
遥感影像
超分辨率重建
TRANSFORMER
特征
提取
特征细化融合
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职称材料
题名
多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建
1
作者
王植
王坤
王梦晴
机构
东北大学资源与土木工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1178-1184,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N170113027)。
文摘
针对现有遥感影像超分辨率重建算法,在处理复杂场景时,存在无法充分提取和利用特征,且计算复杂度高的问题,提出一种多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建网络模型.该模型引入了多尺度残差Swin Transformer模块,在充分提取特征的同时,减少用于提取浅层特征的模块冗余;建立了一个特征细化融合模块,可以充分提取图像特征来提高网络性能.基于UC Merced Land Use公开数据集进行实验,结果表明:提出的模型所需参数数量仅为目前主流超分辨率重建方法 EDSR模型的61.6%,重建结果在不同尺度下的峰值信噪比和结构相似度相对EDSR分别平均提高了0.82 dB和0.024.通过对比分析,证明本文提出的模型在提高图像质量的同时,有效地减少了网络参数冗余,可明显提高重建图像质量,满足高分辨率遥感影像处理需要.
关键词
遥感影像
超分辨率重建
TRANSFORMER
特征
提取
特征细化融合
Keywords
remote sensing image
super-resolution reconstruction
Transformer
feature extraction
feature refinement fusion(FRF)
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建
王植
王坤
王梦晴
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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